车企纷纷利用大数据卖车 寒冬下汽车销售迎来增长拐点

　　没有对行业的深度了解，大数据分析也不可能产生很好的效果与效率，因为在研究用户数据的时候，最重要环节是进行数据建模，必须理解相关行业才能建立更准确更有价值的分析模型，而最终所得到的用户数据是从模型的筛选而来，就好像过滤器一样，不断筛除杂质最终得到金子用户。量江湖与车企的合作从2013年开始至今，行业经验确保可以建立精准预测模型，从而对未知用户全面解析和精准预测。

　　从大数据建模分析到用户价值变现是一个什么过程呢?举个例子，当用户经过预先设定的各类分析模型，比如社会阶层分类模型、生活态度分析模型、车型偏好判别模型、消费观预测模型、购车阶段预测模型，最终输出解析结果，过程中不仅可以丰富潜在消费者的标签，还可以准确预测消费者计划购车时间，并给出线索级别。

　　销售线索级别分为两类：一类是无购车意向用户，属于低级别线索数据带着丰富的标签回流大数据中心，实现对企业内部数据的补充;另一类是有明确购车意向用户，称为高级别线索，交由精准营销环节或销售部进行触达，带来源源不断的现金回报。源源不断是指低级别的用户线索，也许现在没有购车需求，但下一季度又出现购车需求，在他们出现购车需求时，就能把他们拎出来去变现，只有掌握了用户需求，才能在恰当的时机实现变现。

　　大数据价值不只是变现，CRM信息补全对企业发展意义更大

　　对于多数企业而言，首先关心的是销售变现问题，我们在与客户合作中，也是以销售变现来开启第一步合作，而往往建立了合作关系的品牌客户，他们都想利用大数据得到更多价值。这里边一个特别重要的需求就是CRM信息补全，这也是大数据对用户分析的重要价值之一。

　　面对企业CRM中单薄的消费者信息，很难发掘价值，比如你在展会时收集到的残缺不全的用户资料，拿在手里都不知道怎么利用。大数据挖掘技术可以补全这些信息，让原本模糊的用户画像逐渐清晰，个体用户分析最终还会聚集成清晰的群体特征。群体特征包含触媒习惯特征，保养维修服务特征，购车金融服务特征，车型偏好群体特征。

　　最终，不同的群体特征分析都可以产生价值。如触媒习惯群体特征数据流向车企市场部门，帮助企业危机公关、策略制定，媒体渠道投放选择，营销推广高效精准;车型偏好群体特征数据流向车企产品部门，帮企业优化产品优化与再定义、品牌定位、产品改进、竞品确定;购车金融服务特征数据流向销售部门，对企业营销、沟通策略制定提供支持，帮企业管理用户需求，实现精准营销。保养维修服务群体特征数据流向企售后服务部，有针对性的客户关怀，保留用户，延长利润曲线，带动车后市场。

　　量江湖通过对海量数据的采集、分析、建模、预测，将原本没有价值的数据通过关联、丰满、解析变成有价值的数据资产，再经由模型分析，形成个体用户画像与群体特征分析，对企业的销售部、售后服务部、衍生业务部、市场部等多个部门提供决策支持，帮企业提升销量转化，并提升企业核心竞争力。

　　当汽车企业打破固有思维，用大数据视角看待精准营销，重新审视和定义企业与用户的关系时，会发现企业可以通过大数据构建一个周而复始、无限循环的价值生态链，从而建立新市场形势下的营销突围模式，即使在汽车市场下行环境下，也依然能为企业带来源源不断的价值增长。

　　结语：

　　大数据成为全新的营销模式正被越来越多的企业所利用，比如电商，利用大数据能解决了企业获客成本高的问题，无论综合渠道还是垂直渠道，无论传统还是线上，用户群都无法做到真正精准，而“精准”才是降低获客成本的关键所在，大数据也是目前最受关注的以低成本触达用户的新营销方式。

　　其实大数据营销也不是最近才流行起来的，在溪姐之前一篇文章：母婴电商这么做推广，购买转化高八倍，里面介绍的是君乐宝奶粉的案例，就是量江湖从2013年建立战略合作至今的一个客户。母婴用户的周期短，就像割韭菜一样一茬接一茬，拉新用户也是母婴企业最头疼的事儿，大数据恰好能帮企业解决这一痛点。

　　互联网高速迭代发展，推动身处其中的企业快速变革，同时也在颠覆其外的传统行业转型升级，转型不在于把店铺从线下搬到线上这么简单，而在思维的转变，互联网时代必须有大数据思维，汽车企业如能利用大数据技术推动企业用户数据精准落地与价值变现，必将为本行业发展带来质变。当下大数据技术趋于成熟，正是传统行业借助大数据实现突围、转型的最好时机，信息时代瞬息万变，知己知彼方能百战百胜，掌控用户信息将掌握企业利润增长的命门。

　　本文来源：量江湖 作者：溪姐。转载请标注。

（编辑：应用网_丽江站长网）

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